科创中国

基于车辆编队的收敛特性、跟随精度和系统稳定性的设计需求，设计smith预估器以针对在协同自适应巡航的时延预估补偿模型，提高通信时延扰动下协同自适应巡航系统的鲁棒性。针对满足差异化跟车时距的要求，设计系统增益调度策略，在满足系统鲁棒性的前提下降低系统保守性。 该成果可以满足车路协同项目中C-V2X的高级功能-车辆编队情况下协同自适应巡航系统的安全与可靠性。当前阶段该项成果克服了克服传统的smith仅能消除执行器时延β对系统的影响，无法消除通信时延σ的缺点。可以大幅度的减少协同自适应巡航系统决策时间，提高C-V2X技术的可靠性。经实际部署验证，相较于未采用该模型的协同自适应巡航系统车辆，部署该模型的车辆在巡航系统开启时，系统决策时延明显降低，效率提高一个数量级。

该项目设计的时延预估补偿策略由主从模式和Smith预估器组成，其中随从模式主要将通信时延转移至闭环环节，进而由 Smith预估器对其进行补偿消除。 克服传统的smith仅能消除执行器时延β对系统的影响，无法消除通信时延σ的缺点。通过设计车辆编队的主从策略来控制协同自适应巡航架构，采用主从模式下，将原本位于传递函数分子部分的执行器时延和通信时延转换到分母部分。 F(s)=((k_p+k_v s)+s^2 k_α)/((τs+1) s^2 e^(β+σ)s+(k_p+k_v s)(hs+1)) 再通过smith预估器对其消除，达到减少时延的目的： F(s)=((k_p+k_v s)+s^2 k_α)/((τs+1) s^2 e^(β+σ)s+(k_p+k_v s)(hs+1)) e^(-(β+α)s) 相较于传统车辆编队架构，该项目可实现： 前行车辆（车辆i-1）可以通过车载毫米波雷达实时探测与后车（车辆i）之间的距离以及速度差。 前行车辆利用自己的加速度以及毫米波雷达探测得到的数据，来决策其跟随车辆的期望加速度。

该成果可以满足车路协同项目中C-V2X的高级功能-车辆编队情况下协同自适应巡航系统的安全与可靠性。当前阶段该项成果克服了克服传统的smith仅能消除执行器时延β对系统的影响，无法消除通信时延σ的缺点。可以大幅度的减少协同自适应巡航系统决策时间，提高C-V2X技术的可靠性。经实际部署验证，相较于未采用该模型的协同自适应巡航系统车辆，部署该模型的车辆在巡航系统开启时，系统决策时延明显降低，效率提高一个数量级。

该项科研成果可用于先导区项目、园区项目、高速项目等车路协同类项目，应用前景广阔。建议向各先导区，试验区，以及相关车路协同项目推广。

该科技成果研发团队人数6人，高级人员占比50%以上，均为硕士及以上学历，有着丰富的车联网行业从业经验，能够精准把握项目需求，并采用合适的方案实现，团队成员紧密合作，分工明确。

服务团在充分调研本地车企的实际需求后，结合道路交通条件，打造了场外无人物流环线、大规模互联互通、城市物流配送、城市出行智能网联示范、城市Robo taxi、无人物流车、景区无人观光等应用场景，立足建设安全、高效、智慧的柳州车联网先导区，融合5G、车路协同、北斗高精定位、边缘计算、大数据等核心新技术应用，打造“端-管-云-用”一体化中小级城市智能网联示范区，建设全面车路及交通信息感知网络、共享智能平台系统，提供多层次智能化应用，为车路协同辅助驾驶、自动驾驶提供有力支撑。构建完成“1+1+7+N”建设内容体系，包括1套路侧基础设施（200+个路口/路段）、1个数据中心与车联网公共服务平台、7条示范场景路段（75km）、N种智能网联应用以及通信设施、交通安全设施、差分定位系统、三维高精度地图系统等配套设施。

服务团立足柳州本地产业基础和优势，结合本地企业的实际应用需求，积极推进柳州车联网先导区建设，以发展柳州车联网应用为核心，围绕培育车联网龙头企业、标志性产品、产业集聚区、服务平台、智能驾驶出行服务、新型商业模式等目标，打造车联网源头创新基地和中小城市示范的最佳实践典范，推动汽车智能化、网联化技术发展和产业应用，推进交通运输转型升级创新发展，规范智能网联汽车道路测试管理。

广西高鸿智联科技有限公司在柳州车联网先导区项目一期二阶段建设工作中，承担了部分网联化升级改造工作任务，包括车路协同基础设施建设等。在实际建设中，服务团与广西高鸿智联等柳州当地企业多次沟通交流，帮助解决企业技术问题，推动成果落地。